قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الكشف القائم على الاستعلام
نموذج كشف تتفاعل فيه الاستعلامات المتعلمة (التضمينات) مع ميزات الصورة عبر آلية انتباه للتنبؤ مباشرة بالمربعات المحيطة وفئات الكائنات.
استعلامات الكائنات
متجهات تعلم موضعية في معماريات DETR تعمل كـ 'فتحات' لكل كائن محتمل للكشف عنه، موجهة النموذج نحو تنبؤات محددة.
خسارة المطابقة الثنائية
دالة خسارة تُستخدم في DETR لإيجاد المطابقة المثلى واحد لواحد بين التنبؤات والحقائق الأرضية باستخدام الخوارزمية الهنغارية، مما يضمن تخصيصًا فريدًا لكل كائن.
هرم الميزات متعدد المقاييس
هيكل في كاشفات المحولات يجمع ميزات من درجات دقة مختلفة لتحسين كشف الكائنات ذات الأحجام المتنوعة، غالبًا عبر آليات انتباه متعددة المقاييس.
الكشف الخالي من المراسي
نهج كشف يلغي استخدام مربعات المراسي المحددة مسبقًا، وهي سمة رئيسية لمعماريات المحولات التي تتنبأ مباشرة بالمربعات المحيطة.
تنبؤ المجموعة
صياغة كشف الكائنات كمشكلة تنبؤ بمجموعة غير مرتبة، حيث يتنبأ النموذج بجميع الكائنات في وقت واحد دون ترتيب محدد مسبقًا.
الكشف غير المحدد للفئة
نهج يتم فيه فصل تحديد موقع الكائنات وتصنيفها، ويُستخدم غالبًا في كاشفات المحولات لتحسين التعميم.
العمود الفقري لمحول الرؤية (ViT)
استخدام محولات الرؤية (ViT) المدربة مسبقًا كمستخلصات ميزات لكاشفات المحولات، مما يوفر تمثيلاً قويًا وسياقيًا للصور.
DINO (DETR مع مرساة إزالة الضوضاء المحسنة)
هندسة اكتشاف متقدمة تجمع بين استعلامات إزالة الضوضاء والمراسي لتحسين الأداء وسرعة التقارب لكاشفات المحولات.
تدريب إزالة الضوضاء
استراتيجية تدريب يتعلم فيها النموذج إعادة بناء الحقائق الأرضية من إصدارات مشوشة، مما يحسن من متانة وتقارب كاشفات المحولات.
انتباه من الاستعلام إلى المثيل
آلية انتباه متخصصة حيث يركز كل استعلام كائن على الخصائص ذات الصلة لمثيل معين في الصورة.
تعيين تسمية من واحد إلى متعدد
استراتيجية تعيين بديلة في بعض كاشفات المحولات حيث يمكن تعيين حقيقة أرضية لعدة تنبؤات لتحسين التدريب.